Чтобы продемонстрировать возможности предлагаемого конвейера в отображении сложных деталей, исследователи показали, как Wi-Fi может отображать английский алфавит даже через стены. Фото: Лаборатория Мостофи.
Исследователи из лаборатории профессора Ясамина Мостофи из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре предложили новую основу, которая может обеспечить высококачественное изображение неподвижных объектов только с помощью сигналов Wi-Fi. Их метод использует геометрическую теорию дифракции и соответствующие конусы Келлера для отслеживания краев объектов. Эта технология также впервые позволила отображать (читать) английский алфавит через стены с помощью Wi-Fi — задача, которая когда-то считалась слишком сложной для Wi-Fi из-за сложных деталей букв.
«Изображать неподвижные пейзажи с помощью Wi-Fi довольно сложно из-за отсутствия движения», — сказал Мостофи, профессор электротехники и компьютерной инженерии. «Затем мы применили совершенно другой подход к решению этой сложной проблемы, сосредоточившись вместо этого на отслеживании краев объектов». Предлагаемая методология и результаты экспериментов появились в материалах Национальной конференции IEEE по радиолокации 2023 года (RadarConf) 21 июня 2023 года.
Это нововведение основано на предыдущей работе лаборатории Мостофи, которая с 2009 года является пионером в использовании повседневных радиочастотных сигналов, таких как Wi-Fi, для нескольких различных приложений, включая анализ толпы, идентификацию людей, интеллектуальное здоровье и умные пространства.
«Когда данная волна падает на крайнюю точку, возникает конус исходящих лучей в соответствии с геометрической теорией дифракции Келлера (GTD), называемый конусом Келлера», — объяснил Мостофи. Исследователи отмечают, что это взаимодействие не ограничивается видимыми острыми краями, а распространяется на более широкий набор поверхностей с достаточно малой кривизной. Фото: Калифорнийский университет в Санта-Барбаре.
«В зависимости от ориентации края конус оставляет разные следы (т. е. конические секции) на заданной сетке приемника. Затем мы разрабатываем математическую основу, которая использует эти конические следы в качестве сигнатур для определения ориентации краев, таким образом создавая край карта места происшествия», — продолжил Мостофи.
В частности, команда предложила ядро проекции изображений на основе конуса Келлера. Это ядро неявно является функцией ориентации ребер, отношения, которое затем используется для вывода о существовании/ориентации ребер посредством проверки гипотез на небольшом наборе возможных ориентаций ребер. Другими словами, если определено существование края, для данной точки, в изображении которой они заинтересованы, выбирается ориентация края, которая лучше всего соответствует результирующей сигнатуре на основе конуса Келлера.
«Края реальных объектов имеют локальные зависимости», — сказал Анураг Паллапролу, ведущий доктор философии. студент на проекте. «Таким образом, как только мы находим точки границ с высокой достоверностью с помощью предлагаемого ядра визуализации, мы затем распространяем их информацию на остальные точки, используя байесовское распространение информации. Этот шаг может дополнительно помочь улучшить изображение, поскольку некоторые из краев могут быть в слепой зоне или может быть подавлен другими краями, расположенными ближе к передатчикам». Наконец, как только изображение сформировано, исследователи могут дополнительно улучшить его, используя инструменты завершения изображения из области зрения.
«Стоит отметить, что традиционные методы визуализации приводят к плохому качеству изображения при использовании обычных WiFi-трансиверов», — добавил Паллапролу, — «поскольку поверхности могут выглядеть почти зеркальными на более низких частотах, что не оставляет достаточной сигнатуры на сетке приемника».
Пример изображения в условиях, когда изображение не проходит через стену: их метод позволяет отображать детали буквы P способами, которые раньше были невозможны. Фото: Лаборатория Мостофи.
Исследователи также тщательно изучили влияние нескольких различных параметров, таких как кривизна поверхности, ориентация края, расстояние до сетки приемника и расположение передатчика на конусах Келлера и предложенной ими системе визуализации на основе краев, тем самым разработав основу для методическое проектирование системы визуализации.
В экспериментах команды три готовых передатчика Wi-Fi посылают беспроводные волны в этом районе. Приемники Wi-Fi затем монтируются на беспилотном транспортном средстве, которое имитирует сетку приемника Wi-Fi во время своего движения. Приемник измеряет мощность принятого сигнала, который затем использует для формирования изображения на основе предложенной методологии.
Исследователи тщательно протестировали эту технологию, проведя несколько экспериментов в трех различных областях, включая сценарии прохождения через стену. В одном примере приложения они разработали WiFi Reader, чтобы продемонстрировать возможности предлагаемого конвейера.
Это приложение особенно информативно, поскольку английский алфавит содержит сложные детали, которые можно использовать для проверки производительности системы визуализации. В этом направлении группа показала, как они могут успешно отображать несколько объектов в форме алфавита. Помимо визуализации, они могут дополнительно классифицировать буквы. Наконец, они показали, как их подход позволяет Wi-Fi отображать и читать сквозь стены, отображая детали и далее читая буквы слова «ВЕРИТЬ» через стены. Кроме того, они сфотографировали ряд других объектов, показав, что они могут фиксировать детали, которые ранее были недоступны с помощью Wi-Fi.
В целом, предлагаемый подход может открыть новые направления для радиочастотной визуализации.
Специальная подборка для Вас